Feedback Motion Prediction for Safe Unicycle Robot Navigation

要約

シンプルで堅牢なモバイル ロボット ベースとして、運動学的な一輪車としてモデル化できる差動駆動ロボットは、産業用と家庭用の両方の環境における物流およびサービス ロボット工学に重要な用途を見出しています。
障害物を回避する安全なロボットのナビゲーションは、このような一輪車ロボットが複雑で乱雑な環境、特に人や他のロボットの周囲でさまざまな有用なタスクを実行するために不可欠なスキルです。
迅速かつ正確な安全性評価は、反応的で安全なロボットの動作設計において重要な役割を果たします。
この論文では、標準的な円形リアプノフ レベル セットに代わる、より正確かつシンプルな代替手段として、標準的な一輪車運動制御アプローチの下で運動学的な一輪車ロボット モデルの閉ループ運動軌道を制限するための新しい円錐フィードバック運動予測方法を紹介します。
我々は、リファレンスガバナを使用して障害物の周囲でロボットを安全にナビゲーションするための一輪車フィードバック動作予測のアプリケーションを紹介します。このアプリケーションでは、予測される将来のロボット動作に基づいて一輪車ロボットの安全性が継続的に監視されます。
私たちは、数値シミュレーションにおけるロボットの動作に対する動作予測の役割を調査し、障害物を回避するロボットの迅速かつ反応性の高い安全なナビゲーションには、高速かつ正確なフィードバック動作予測が鍵であると結論付けています。

要約(オリジナル)

As a simple and robust mobile robot base, differential drive robots that can be modelled as a kinematic unicycle find significant applications in logistics and service robotics in both industrial and domestic settings. Safe robot navigation around obstacles is an essential skill for such unicycle robots to perform diverse useful tasks in complex cluttered environments, especially around people and other robots. Fast and accurate safety assessment plays a key role in reactive and safe robot motion design. In this paper, as a more accurate and still simple alternative to the standard circular Lyapunov level sets, we introduce novel conic feedback motion prediction methods for bounding the close-loop motion trajectory of the kinematic unicycle robot model under a standard unicycle motion control approach. We present an application of unicycle feedback motion prediction for safe robot navigation around obstacles using reference governors, where the safety of a unicycle robot is continuously monitored based on the predicted future robot motion. We investigate the role of motion prediction on robot behaviour in numerical simulations and conclude that fast and accurate feedback motion prediction is key for fast, reactive, and safe robot navigation around obstacles.

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